[发明专利]基于CTC深度神经网络的文字分割和识别的方法在审
| 申请号： | 202010294624.4 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111507348A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 侯进;黄贤俊 | 申请（专利权）人： | 深源恒际科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智沃律师事务所 11620 | 代理人： | 吴志宏 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CTC深度神经网络的文字分割和识别的方法，包括如下步骤：a1.对输入图像利用CNN提取特征；a2.对a1提取的特征进行CELL切分，CELL的高宽固定，个数由图像长度确定；a3.对确定好的特征每个CELL直接分割分类，输出分割信号；a4.利用CTCLOSS计算真实分割信号与模型输出的分割信号之间的损失，损失情况反馈并训练整个模型；a5.利用a3输出的分割信号对文本进行分割，并对单个字符进行CNN+softmax分类识别，真实分割信号由标注文本映射而来，CTCLOSS可自动解决文本对齐问题。本发明提升了OCR识别的速度，且切成单个字符后其识别优化具有针对性，使得最终精度提高；对识别框架进行改进，将识别过程分离为字符分割、单字符识别，使得优化可以分开的、具有针对性的进行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ctc 深度 神经网络 文字 分割 识别 方法 | ||
【主权项】：
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